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對APP評論點贊來說，如果只是按點贊數(shù)來顯示的話，容易置頂負面評論或者廣告評論，所以筆者就結合自己的實踐與心得，設計了一套心得評論機制。

01

以下的評論顯示機制原理較為簡單，但是在實際的設計中過程很復雜，需要設計者反復琢磨其中的權重分值，并考慮自身產(chǎn)品的時間情況對各數(shù)值進行模型的預建立，所以在此不建議較為小型的產(chǎn)品使用此模型。

評論機制不在單純的是按照點贊或者是評論數(shù)來顯示，因為這樣較為單純的比較容易把一些負面評論置頂，或者是廣告評論置頂，從而給一些不良人士專漏洞，所以新設計了以下的評論機制：

周期性

記錄當前評論的時間點，周一定的周期內(nèi)（5分鐘、10分鐘）所能達到最高數(shù)。

限性

當前評論需要在周期內(nèi)達到一個特定的最高數(shù)值，來表示當前評論屬于最火的評論，舉例為5分鐘內(nèi)必須達到100以上的贊等等，這個最高數(shù)值并不一定是固定數(shù)，可以是遞增數(shù)；當5分鐘內(nèi)的點贊達到100時，則進入下一個階段10分鐘內(nèi)點贊達到150；在此期間此評論可以暫列第一，然后不斷的遞增來保證評論的時效性和互動性。

互動性

一條好的評論必須要有互動，可以是點贊或者是評論（評論的評論），如果一條已經(jīng)置頂?shù)脑u論在短時間內(nèi)可以獲得大量的贊，但是在后續(xù)點贊和評論漸漸變少之后，可能互動性不是那么強，則可以在周期時間到達時，計算其互動性。

比如：周期時間到達后，3分鐘內(nèi)每個點贊記為1分，每個評論記為2分，統(tǒng)計3分鐘內(nèi)的評論與點贊的分數(shù)與第二第三做比較，如果少于第二第三則排名下移一位，以此類推來保證評論的互動性；比較又是如何比較的呢？

對比性

在周期性之外有一個期待時間值，如果在這個期待時間值之內(nèi)，評論的互動性很強，點贊率很高，并且持續(xù)時間超過了期待時間值，那么我們可以判定此評論為最高評論，可進行永久置頂；相對的，大部分的評論都達不到期待時間值的要求，那么就需要進行縱向對比，根據(jù)對比結果來進行評論的排名。

02

舉例：

• 第一條評論（a）在周期性（10分鐘）內(nèi)獲得了200個點贊（1分），50個評論（5分），并突破了規(guī)定的第一次限性200分，在突破限性的時間是6分鐘，則在6分鐘時進入下一周期性階段（20分鐘）
• 第二條評論（b）在5分鐘內(nèi)獲得了150個點贊（1分），3個評論（5分）
• 第三條評論（c）在3分鐘內(nèi)獲得了200個點贊（1分），0個評論（5分），該條評論在3分鐘時間內(nèi)突破限性，則在3分鐘時進入下一周期性階段

10分鐘后：

• a評論，總共獲得了點贊1000個，評論300個
• b評論，總共獲得了點贊800個，評論100個
• c評論，總共獲得了點贊1500個，評論50個

以此可以看出，最開始時，第三條評論上升最快，可暫時排名第一，第一條評論暫時位列第二，第二條評論則位列第三；

但是在接下來的時間內(nèi)，10分鐘內(nèi)的：

• a的分數(shù)為（1000-200）*1+（300-50）*5=2050
• b的分數(shù)為（800-150）*1+（100-3）*5=1135
• c的分數(shù)為（1500-200）*1+50*5=1550

以此分數(shù)可得出，a暫列第一，c暫列第二，b暫列第三。

目前，評論的期待時間值是60分鐘，60分鐘內(nèi)需要當前評論的權重分數(shù)達到10000分，則可永久置頂。

但是以此數(shù)據(jù)來看，三條評論都沒有這個資格。

所以需要根據(jù)其當前所突破的限性來進行考慮，在每一條評論的期待時間值到達時，首先計算是否超過期待時間值的條件，超過則橫向對比，未超過的則進行縱向對比，未超過了則根據(jù)所設定的限性和周期性來進行計算。

最后計算其權重分數(shù)，最高的可半永久位列第一，直到出現(xiàn)超過期待時間值的評論。

同時，整個期待時間值60分鐘一個周期，每60分粥權重分數(shù)計算一次，能保證排名靠前的都是當前時間互動性最強的評論。

以上舉的例子不太好，有興趣的同學可以自己私下建立模型認證，同時歡迎各位在評論中進行補充。

本文由 @安靜的火龍果 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉載

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議